發(fā)布時(shí)間：2024-05-22 02:05

　　在對(duì)類似于液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)這種復(fù)雜系統(tǒng)的故障檢測(cè)過程中,一個(gè)非常棘手的問題是缺乏故障類樣本。從故障診斷技術(shù)的角度而言,事先無法獲得蘊(yùn)涵故障特征的測(cè)試數(shù)據(jù),就無法獲得其故障模式,因而也就無法進(jìn)行故障分析。在這種情況下開展機(jī)械系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)控與故障診斷工作,有必要借助新異類檢測(cè)技術(shù),實(shí)現(xiàn)基于不完整信息的狀態(tài)決策。 本文針對(duì)液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪泵的振動(dòng)信號(hào),結(jié)合新異類檢測(cè)技術(shù)中的單類支持向量機(jī)方法,對(duì)新異類檢測(cè)在渦輪泵試車故障檢測(cè)中的應(yīng)用進(jìn)行了嘗試,主要研究?jī)?nèi)容包括: (1)介紹了各種流行的新異類檢測(cè)算法的原理以及各自的特點(diǎn);重點(diǎn)介紹了新異類檢測(cè)技術(shù)中的兩種單類支持向量機(jī)原理,并在此基礎(chǔ)上建立了一種基于支持向量數(shù)據(jù)描述的新異類檢測(cè)模型。 (2)通過分析支持向量機(jī)中模型參數(shù)對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響,給出了確定這些參數(shù)的一般方法;提出了一種分層式的快速訓(xùn)練方法,克服了樣本個(gè)數(shù)和維數(shù)對(duì)支持向量算法應(yīng)用的制約,提高了訓(xùn)練效率。 (3)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)特征估計(jì)方法,分別對(duì)渦輪泵試車數(shù)據(jù)的時(shí)域特征和頻域特征進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析,并討論了這些特征在新異類檢測(cè)中的應(yīng)用價(jià)值。 (4)根據(jù)檢測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)單類支持向量機(jī)的模型參數(shù)進(jìn)行了修正;并應(yīng)用...

【文章頁(yè)數(shù)】：73 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 課題概述
        1.1.1 課題來源
        1.1.2 課題背景和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.1 液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)健康監(jiān)控與故障診斷技術(shù)的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 新異類檢測(cè)技術(shù)的研究現(xiàn)狀
        1.2.3 新異類檢測(cè)技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀
    1.3 論文結(jié)構(gòu)安排
第二章 新異類檢測(cè)理論
    2.1 新異類檢測(cè)的概念和內(nèi)涵
    2.2 幾種典型的新異類檢測(cè)算法
        2.2.1 高斯密度方法
        2.2.2 K－中心方法
        2.2.3 最近鄰方法
        2.2.4 自組織映射方法
    2.3 基于單類支持向量機(jī)的新異類檢測(cè)算法
        2.3.1 支持向量機(jī)理論
        2.3.2 單類支持向量機(jī)理論
    2.4 小結(jié)
第三章 渦輪泵試車數(shù)據(jù)分析與檢測(cè)特征選擇
    3.1 振動(dòng)信號(hào)的特征參數(shù)分析方法
    3.2 新異類檢測(cè)用特征選取的特殊困難和特殊要求
    3.3 渦輪泵試車數(shù)據(jù)分析
        3.3.1 原始試車數(shù)據(jù)分析
        3.3.2 時(shí)域統(tǒng)計(jì)特征參數(shù)分析
        3.3.3 頻域統(tǒng)計(jì)特征參數(shù)分析
    3.4 試車數(shù)據(jù)檢測(cè)特征選擇
        3.4.1 新異類檢測(cè)用特征選取與構(gòu)建
        3.4.2 幾點(diǎn)特殊考慮
    3.5 小結(jié)
第四章 基于單類支持向量機(jī)的渦輪泵試車數(shù)據(jù)檢測(cè)
    4.1 高斯核函數(shù)單類支持向量機(jī)檢測(cè)模型
    4.2 模型優(yōu)化
        4.2.1 平滑參數(shù)的調(diào)節(jié)
        4.2.2 高斯參數(shù)的調(diào)節(jié)
        4.2.3 閾值縮放比例系數(shù)的調(diào)節(jié)
    4.3 訓(xùn)練方法的改進(jìn)
        4.3.1 多層支持向量訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)
        4.3.2 數(shù)據(jù)驗(yàn)證
    4.4 渦輪泵試車數(shù)據(jù)檢測(cè)
        4.4.1 訓(xùn)練/檢測(cè)邏輯
        4.4.2 檢測(cè)結(jié)果
    4.5 小結(jié)
第五章 新異類檢測(cè)算法的實(shí)驗(yàn)室驗(yàn)證
    5.1 實(shí)驗(yàn)室級(jí)轉(zhuǎn)子平臺(tái)試驗(yàn)系統(tǒng)
    5.2 新異類檢測(cè)模型的驗(yàn)證
        5.2.1 故障模擬與振動(dòng)信號(hào)分析
        5.2.2 振動(dòng)信號(hào)檢測(cè)
    5.3 小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄：碩士期間發(fā)表論文情況



本文編號(hào)：3980239